数字普惠金融对农村居民金融服务获取的影响研究

A Study on the Impact of Digital Inclusive Finance on Rural Residents’ Access to Financial Services

摘要: 数字普惠金融的发展有助于提高农村居民对新型金融产品的认知度和接受度，从而通过各种渠道提高农村居民的金融服务获取率。本文通过实证分析，引入互联网普及率作为中介变量，考察了数字普惠金融如何通过降低人均涉农贷款需求，从而减少农村居民对传统金融产品的依赖。实证结果表明，随着互联网普及率的提高，数字普惠金融平台的推广显著降低了农村居民对传统银行贷款的依赖程度，提升了他们对金融服务的认可度和使用意愿。具体而言，数字普惠金融通过降低金融服务的交易成本、提高信息透明度以及增强金融产品的可获取性，促进了农村居民金融服务的普及与便捷化。

Abstract: The development of digital inclusive finance helps to enhance rural residents’ awareness and acceptance of new financial products, thereby increasing their access to financial services through various channels. This paper conducts an empirical analysis, introducing the Internet penetration rate as a mediating variable, to examine how digital inclusive finance reduces rural residents’ reliance on traditional financial products by lowering the per capita demand for agricultural loans. The empirical results show that with the increase in Internet penetration rate, the promotion of digital inclusive finance platforms significantly reduces rural residents’ dependence on traditional bank loans and enhances their recognition and willingness to use financial services. Specifically, digital inclusive finance promotes the popularization and convenience of financial services for rural residents by reducing the transaction costs of financial services, increasing information transparency, and enhancing the accessibility of financial products.

1. 引言

数字普惠金融(DFI)是第四次工业革命带来的新机遇，最早在2016年G20杭州峰会上提出，旨在通过数字金融服务推动普惠金融发展。《中国数字普惠金融发展报告》显示，中国普惠金融已实现数字化到数智化的跨越。数字普惠金融具有共享、便捷、低成本等特点，与传统金融互补，满足了农户和偏远地区人口的需求，提供了市场机遇。数字普惠金融的优势首先在于突破地理限制，通过移动设备提供服务，提高效率和体验。其次可以利用大数据精准评估信用，提供定制服务，降低成本和门槛。再者通过活跃农村交易，提升资源配置效率，创新金融产品，可以促进乡村发展。农户通过使用数字技术，提高金融信息获取能力，了解金融产品，拓宽知识边界，提升金融技能。

但是与城市相比，我国农村地区数字基础设施建设水平和数字工具普及率还相对较低，在互联网技术接入及使用等方面仍存在数字排斥现象，导致农户在适应金融数字化方面还存在明显不足，金融服务的获取情况也相对较弱，并且在很多偏远地区或贫困农村，这些地区的农户能接触到的金融产品过于单一，多为传统的涉农贷款。因此本文将通过数字普惠金融进行实证分析，探讨如何提升农村居民的金融服务获取率，以此期望为农村金融服务的发展提供理论支持。

2. 文献综述

宋晓玲(2017)认为增强数字技术与普惠金融的融合，能够有效地缩小城乡收入差距，实现城乡包容性增长和共同富裕[1]。傅秋子、黄益平(2018)研究发现数字普惠金融越发达，农村消费性金融需求越明显，并通过消费信贷需求的提升改变自己的生活质量[2]。刘锦怡、刘纯阳(2020)从金融可得性和金融机会两方面分析了数字普惠金融可减缓农村贫困[3]。马妍妮(2024)认为加强农村地区数字基础设施建设，能提高农村地区互联网普及率，从而助力乡村产业振兴[4]。周月书(2024)研究发现农村金融机构发展金融科技能够提升风险管理能力和盈利能力[5]。陈雪林、张晓娇(2024)认为数字农业可以通过完善农业生产经营活动的数据促进金融服务的创新[6]。杜志雄、田雅群(2024)从农村金融服务体系的“五大关键领域”出发，并结合普惠金融，提出健全农村金融服务体系的实现路径[7]。刘波、王修华(2024)认为地区金融服务能力有助于农户增加非农收入占比与金融资产占比[8]。张凡(2024)认为农村普惠金融服务点的设立可以提高农户的金融素养，为农户的生活性借贷提供了便利[9]。马慧洁、李勇坚(2024)提出结合技术手段和数字化工具，构建新型农村金融服务模式，以此来提高农村数字金融基础设施建设水平[10]。

综上所述，已有研究从多个角度探究数字普惠金融相关问题，为本文研究提供了一定的理论基础，但通过查阅发现，现有研究大多是从数字普惠金融上分析农村经济发展和金融素养与金融服务的相关性等方向，缺少有关数字金融普惠与农村金融服务获取的相关研究。

鉴于此，本文将基于《北大数字普惠金融指数(2013~2022)》提供的数字金融指数，聚焦于数字普惠金融与农村居民金融服务，通过构建计量回归模型深入探究两者之间的影响机制。此外，本文也进一步引入中介变量，进行中介效应实证探究，旨在为最大程度地发挥数字普惠金融的效能，为推动改善农村居民金融服务获取情况提供一定的数据支持。

3. 理论框架与研究假设

3.1. 普惠金融理论

普惠金融是以平等、公平和可持续为核心的金融理念，旨在让所有社会成员，特别是贫困人口、低收入群体和边缘化群体，都能获得基本金融服务，提升其经济福祉和社会参与度。普惠金融的五个核心要素包括可得性、价格合理性、便利性、安全性和全面性[11]。可得性强调金融服务的广泛覆盖，确保每个有需求的个体都能获得服务；价格合理性要求金融服务的成本和费用在用户可承受的范围内；便利性关注金融服务的获取渠道是否便捷；安全性涉及金融交易的安全保障；全面性则要求金融服务的种类丰富多样，能满足不同用户的需求[12]。

在农村地区，普惠金融的实施面临着诸多挑战。一方面，农村地区金融服务的基础设施相对薄弱，金融机构网点分布稀少，导致金融服务的可得性较低。另一方面，农村居民的金融知识水平有限，对金融产品的认知和理解能力不足，影响了金融服务的有效利用。此外，农村地区的经济活动特点和居民收入水平也对金融服务的价格合理性和安全性提出了更高的要求。

数字普惠金融利用移动支付、互联网平台和大数据分析等技术，降低金融服务的门槛和成本，提高其可得性和便利性。它使农村居民能够随时随地完成金融交易，无需前往传统网点。大数据还能帮助金融机构精准评估信用风险，提供个性化服务，增强金融服务的安全性和全面性。数字普惠金融与普惠金融的结合点在于，它不仅继承了普惠金融的核心理念，即实现金融服务的普及和平等，还通过技术创新，突破了传统金融服务的局限性，为农村居民提供了更加高效、便捷和多样化的金融服务。这种结合在农村金融服务中的具体作用机制主要体现在以下几个方面：

1) 降低金融服务门槛：通过在线平台和移动设备，农村居民能够更容易地接触到各种金融服务，如存款、贷款、保险和支付等。

2) 提高金融服务效率：数字技术的应用提高了金融服务的处理速度和效率，减少了农村居民获取金融服务的时间成本。

3) 增强金融服务的可得性：数字普惠金融突破了地理限制，使得农村地区的金融服务覆盖范围更广，减少了金融服务的空白区域。

4) 促进金融知识普及：数字普惠金融平台可以通过提供金融教育内容、在线培训和咨询服务，帮助农村居民提高金融知识水平，增强其对金融产品的理解和使用能力。

据此，本文提出以下假设：

H1：数字普惠金融的普及程度能正向影响农村居民的金融服务获取。

3.2. 信息不对称理论和技术接受模型(TAM)

信息不对称理论表明，金融市场中信息的不平等分配可能导致市场效率低下。在农村金融服务中，这一问题尤为明显，因为农村居民通常缺乏金融知识和获取信息的途径，难以理解复杂的金融产品，从而在金融决策中处于不利地位。其对农村金融服务的影响包括：一是信贷配给，金融机构因难以评估农村居民信用状况而限制贷款投放；二是提高贷款利率以补偿风险，增加农村居民融资成本；三是对农村居民金融服务需求响应不足，甚至排斥高风险客户，加剧农村金融服务不平等。

技术接受模型(TAM)解释用户对新技术的接受度，主要依赖感知有用性和感知易用性两个核心变量，它们影响使用意图和实际行为。数字普惠金融通过便捷、低成本的服务提升农村居民的感知有用性，满足多样化金融需求。同时，用户友好的界面和移动设备的普及增强了感知易用性。

这种双重提升符合TAM模型，增强了农村居民对数字金融服务的接受度和使用意愿，推动了金融服务的普及。数字普惠金融结合技术接受模型(TAM)通过多种方式缓解了信息不对称问题，从而提高了农村居民对金融服务的获取能力。具体作用机制包括：

1) 大数据分析：利用大数据技术收集多维度数据，精准评估农村居民信用风险，提供个性化服务，降低信息不对称，提高金融服务可得性。

2) 在线平台和移动支付：通过在线平台和移动支付工具，为农村居民提供便捷的信息获取渠道，帮助其获取金融产品信息，减少信息不对称对决策的影响。

3) 金融教育和培训：提供在线金融教育和培训课程，提升农村居民金融知识水平，增强其对金融产品的理解和使用能力，缓解信息不对称。

4) 透明化服务：数字普惠金融平台透明度高，清晰展示金融产品条款、费用和风险，使农村居民明确权利义务，减少信息不对称的不利影响。

因此，数字普惠金融通过技术创新和模式创新，有效缓解了信息不对称问题，提高了农村居民对金融服务的获取能力，促进了农村地区的金融包容性发展。据此，本文提出以下假设：

H2：信息获取能力在数字普惠金融与农村居民金融服务获取之间起中介作用。

4. 研究设计

4.1. 数据来源

本研究选取2014~2020年我国30个省份(不包含西藏)的面板数据。其中，关于数字普惠金融指数来源于《北大数字普惠金融指数(2014~2020)》[13]。人均涉农贷款、互联网普及率、数字产业固定资产投资、可支配收入以及农村恩格尔系数等相关数据来源于国家统计局、地方统计局、通信管理局、互联网行业报告及政府项目和报告，并对数据进行了预处理。

4.2. 变量选择

1) 被解释变量

本文参考蒋京员等对农村金融服务的相关研究，选取金融服务使用率(RFSUR)作为中介变量，能够有效地揭示数字普惠金融如何通过改变农村居民的金融服务获取行为，从而影响其经济活动、生活质量和金融包容性。这一变量不仅具有直接的可操作性，还能准确反映数字普惠金融政策实施的成效。因此，金融服务使用率是一个适合用于中介效应分析的重要变量。

2) 解释变量

本文借鉴郭峰等的研究，使用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数(DFI)。该指数能够综合衡量数字普惠金融在不同省级、市级地区的覆盖程度、服务质量和发展水平。数字普惠金融指数通常包括覆盖广度、使用深度和数字化程度等多个维度(见表1)，能够有效反映数字普惠金融的发展状况。因此，通过将数字普惠金融指数作为解释变量，可以更全面地评估数字普惠金融对农村居民金融服务获取的具体影响，揭示数字金融发展如何促进农村地区居民的金融服务可及性和使用率。

Table 1. Digital inclusive finance indicator system

表1. 数字普惠金融指标体系

一级维度	二级维度		具体指标
覆盖广度	账户覆盖率		每万人拥有支付宝账号数量 支付宝绑卡用户比例 平均每个支付宝账号绑定银行卡数
使用深度	支付业务		人均支付笔数 人均支付金额 高频度(年活跃50次及以上)活跃用户数占年活跃1次及以 上比
	货币基金业务		人均购买余额宝笔数 人均购买余额宝金额 每万支付宝用户购买余额宝人数
	信贷业务	个人消费贷	每万支付宝或年用户中有互联网消费贷的用户数 人均贷款笔数 人均贷款金额
		小微经营者	每万支付宝或年用户中有互联网小微经营贷的用户数 小微经营者户均贷款笔数 小微经营者户均贷款金额
	保险业务		每万人支付宝用户中被保险用户数 人均保险笔数 人均保险金额
	投资业务		每万人支付宝用户中参与互联网投资理财人数 人均投资笔数 人均投资金额
	信用业务		自然人信用人均调用次数 每万支付宝用户中使用基于信用的服务用户数 (包括金融、住宿、出行、社交等)
数字化程度	移动化		移动支付笔数占比 移动支付金额占比
	实惠化		小微经营者平均贷款利率 个人平均贷款利率
	信用化		花呗支付笔数占比 花呗支付金额占比 芝麻信用免押笔数占比(较全部需要押金情形) 芝麻信用免押金额占比(较全部需要押金情形)
	便利化		用户二维码支付的笔数占比 用户二维码支付的金额占比

3) 中介变量

本文选取互联网普及率(IP)作为中介变量。随着互联网的普及，农村地区的居民能够更便捷地接触到各类金融服务，如线上银行、移动支付、电子钱包等，从而降低了传统金融服务的获取成本和信息不对称。因此，互联网普及率可能通过促进数字金融服务的可及性和便捷性，进而影响农村居民的金融服务获取。

4) 控制变量

为了使模型更加有效，本文加入数字产业固定资产投资(IFADI)、人均可支配收入(PCDI)和农村恩格尔(EC)系数、农村数字化基地(RDB)、农村银行网点覆盖率(RBBCR)、地区GDP增长率(RGDPG)等相关控制变量(见表2)。数字产业固定资产投资反映了区域内数字基础设施的建设水平，可能影响数字普惠金融的覆盖能力；人均可支配收入代表了农村居民的经济状况，较高的收入水平可能提高金融服务的需求和使用；而农村恩格尔系数则反映了农村家庭的消费结构，较高的恩格尔系数通常意味着居民的生活水平较低，可能限制其对金融服务的需求。

Table 2. Descriptive statistics of variables

表2. 变量描述性统计

变量名称	变量符号	观测值	平均值	标准差	最小值	最大值
数字普惠金融指数	DFI	210	267.75	61.16	145.93	431.93
农村金融服务使用指数	RFSUR	210	0.72	0.10	0.54	0.94
互联网普及率	IP	210	0.569	0.11	0.341	0.827
数字产业固定资产投资	IFADI	210	22004.61	15709.18	1400	77250.51
人均可支配收入	PCDI	210	0.01391	0.00489	0.00628	0.03212
农村恩格尔系数	EC	210	0.3165	0.04325	0.2749	0.438
农村数字化基地	RDB	210	82.84	235.52	0	1757
农村银行网点覆盖指数	RBBCR	210	0.88	0.05	0.72	0.98
地区GDP增长指数	RGDPG	210	0.07	0.02	0.01	0.11

4.3. 模型构建

借鉴温忠麟和叶宝娟的研究方法[14]，本文设定的中介效应模型如下：

${\text{RFSUR}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1\cdot {\text{DFI}}_{it}+{\alpha }_2\cdot {\text{RGDPG}}_{it}+{\alpha }_3\cdot {\text{RBBCR}}_{it}+{\alpha }_4\cdot {\text{RDB}}_{it}+{\alpha }_5\cdot {\text{EC}}_{it}+{\alpha }_6\cdot {\text{PCDI}}_{it}+{\alpha }_7\cdot {\text{IFADI}}_{it}+ϵ$ (1)

${\text{IP}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1\cdot {\text{DFI}}_{it}+{\beta }_2\cdot {\text{RGDOG}}_{it}+{\beta }_3\cdot {\text{RBBCR}}_{it}+{\beta }_4\cdot {\text{RDB}}_{it}+{\alpha }_5\cdot {\text{EC}}_{it}+{\alpha }_6\cdot {\text{PCDI}}_{it}+{\alpha }_7\cdot {\text{IFADI}}_{it}+ϵ$ (2)

${\text{PCAL}}_{it}={\gamma }_0+{\gamma }_1\cdot {\text{DFI}}_{it}+{\gamma }_2\cdot I{P}_{it}+{\gamma }_3\cdot RGDO{G}_{it}+{\gamma }_4\cdot {\text{RBBCR}}_{it}+{\gamma }_5\cdot {\text{RDB}}_{it}+{\gamma }_6\cdot {\text{EC}}_{it}+{\gamma }_7\cdot {\text{PCDI}}_{it}+{\gamma }_8\cdot {\text{IFADI}}_{it}+ϵ$ (3)

其中$ϵ$ 为随机误差项，i表示省份地区，t表示年份。

5. 实证分析

5.1. 基准回归分析

实证研究(见表3)发现数字普惠金融指数(DFI)对金融服务使用率(RFSUR)的总效应为正(系数 = 0.0002, p = 0.0026)，这表明即使不通过互联网普及率这一中介变量，数字普惠金融指数的增加仍然会促进金融服务的使用，这可能是因为数字普惠金融提供了替代传统金融服务的更便捷方式。地区GDP增长率(RGDPG)和农村银行网点覆盖率对金融服务使用率(RFSUR)有显著正向影响(系数分别为0.6880和1.0307, p < 0.0001)，这表明经济发展和银行服务的普及有助于提高金融服务的使用率。人均可支配收入(PCDI)对金融服务使用率(RFSUR)有非常显著的正向影响(系数 = 10.6932, p < 0.0001)，表明收入水平是金融服务使用的重要推动力。据此本文假设H1成立。

Table 3. Model 1

表3. 模型

变量	Coeff	SE	t值	p值
常数项	−0.3999	0.0771	−5.1886	0.0000
DFI	−0.0002	0.0001	3.0448	0.0026
RGDPG	0.6880	0.1208	5.6937	0.0000
RBBCR	1.0307	0.1060	9.7263	0.0000
RDB	0.0000	0.0000	1.4436	0.1504
EC	0.2447	0.0549	4.4581	0.0000
PCDI	10.6932	0.8137	13.1413	0.0000
IFADI	0.0000	0.0000	1.0632	0.2890

5.2. 中介效应分析

数字普惠金融指数(DFI)对中介变量互联网普及率(IP)有显著正向影响(见表4)。这表明随着数字普惠金融的发展，互联网普及率提高，可能是因为数字普惠金融通过提供更便捷的金融服务，促进了互联网的普及和使用。进一步分析发现，地区GDP增长率(RGDPG)对互联网普及率(IP)有显著负向影响(系数 = −48.6456, p = 0.0450)。这可能表明在GDP增长较快的地区，互联网普及率的增长相对较慢，或者GDP增长并未直接转化为互联网普及率的提高。人均可支配收入(PCDI)对互联网普及率(IP)有非常显著的正向影响(系数 = 1004.6733, p < 0.0001)。这表明收入水平的提高极大地促进了互联网的普及，可能是因为收入较高的人群更有能力和意愿投资于互联网接入和使用。

Table 4. Model 2

表4. 模型二

变量	Coeff	SE	t值	p值
常数项	10.6764	15.3799	0.6942	0.4884
DFI	0.0508	0.0157	3.2266	0.0015
RGDPG	−48.6456	24.1128	−2.0174	0.0450
RBBCR	25.4649	21.1477	1.2041	0.2299
RDB	−0.0037	0.0024	−1.5325	0.1270
EC	−1.0764	10.9554	−0.0983	0.9218
PCDI	1004.6733	162.3878	6.1869	0.0000
IFADI	0.0000	0.0000	0.0908	0.9277

在模型三中(见表5)数字普惠金融指数(DFI)对金融服务使用率(RFSUR)有显著正向影响(系数 = 0.0005, p < 0.0001)。这表明数字普惠金融的发展促进了金融服务的使用，可能是因为数字普惠金融提供了更便捷的金融服务，使得金融服务更加普及和可获得。互联网普及率(IP)对金融服务使用率(RFSUR)有显著正向影响(系数 = 0.0016, p < 0.0001)。这表明互联网普及率的提高有助于金融服务的使用，可能是因为互联网提供了更多获取金融服务的渠道。结合三个模型可明显得出互联网普及率(IP)在数字普惠金融指数(DFI)和金融服务使用率(RFSUR)之间起到了显著的中介作用。这种中介作用有助于解释数字普惠金融如何更广泛地影响金融服务的可获取性和使用情况。据此本文假设H2成立。

Table 5. Model 3

表5. 模型三

变量	Coeff	SE	t值	p值
常数项	−0.4170	0.0733	−5.6898	0.0000
DFI	0.0005	0.0001	4.1860	0.0000
IP	0.0016	0.0003	4.7869	0.0000
RGDPG	0.7659	0.1159	6.6079	0.0000
RBBCR	0.9899	0.1010	9.7996	0.0000
RDB	0.0000	0.0000	2.0244	0.0443
EC	0.2465	0.0521	4.7266	0.0000
PCDI	9.0828	0.8429	10.7753	0.0000
IFADI	0.0000	0.0000	1.0887	0.2776

6. 研究结论与对策建议

6.1. 研究结论

提高农村居民金融服务获取率是推动农村地区经济发展的重要步骤之一，而数字普惠金融作为当下的新型金融，也是推动农村居民选择金融服务的必要动力。数字普惠金融的发展不仅直接促进了金融服务的使用，还通过提高互联网普及率这一中介途径，间接增加了金融服务的使用率。这种中介作用有助于解释数字普惠金融如何更广泛地影响金融服务的可获取性和使用情况。

6.2. 对策建议

1) 提高互联网普及率，缩小数字鸿沟

研究表明，互联网接入和数字工具的普及是提升农村居民金融服务获取的关键因素。为了确保数字普惠金融在农村的广泛应用，政府和社会应加大对农村地区基础设施的投资，特别是网络基础设施建设。地方政府联合电信运营商，制定农村地区网络基站建设专项规划，优先覆盖偏远和贫困农村，确保网络信号稳定、高速，并且政府可以与运营商合作，为农村居民提供每月10 GB的免费流量套餐，降低数字金融服务的使用成本。

2) 加强数字金融教育和技术培训

尽管数字普惠金融有潜力改善农村居民的金融服务获取，但数字技术的使用仍然是一个挑战，尤其是对老年人和教育水平较低的群体。为此，政府和金融机构应提供更为丰富的金融知识普及和数字技能培训项目，利用线上线下渠道，举办金融知识讲座和宣传活动，帮助农村居民提升其对数字金融平台的使用能力，增加其对数字金融产品的理解。政府每年组织不少于4次的“数字金融技能培训营”，邀请专业讲师现场指导，内容包括移动支付、网络贷款申请、电子银行使用等，每次培训时长不少于3天。要求金融机构提供24小时在线客服支持，帮助农村居民解决数字金融操作过程中遇到的问题，客服响应时间不超过30秒。

3) 优化金融产品设计，提升可获得性和适用性

数字普惠金融平台应根据农村居民的需求特点，优化金融产品的设计。例如，推出低息贷款产品，年利率不超过5%，降低农村居民融资成本，支持农村创业和产业发展，并且针对农业生产周期长、季节性强的特点，设计灵活的农业贷款产品，让贷款期限最长可达3年，还款方式可选择按季付息、到期还本或分期还款。

4) 完善农村金融服务体系，加强跨机构合作

为了进一步提升农村居民的金融服务获取，政府和金融机构应加强合作，构建多元化的金融服务体系。通过联合地方政府、村镇银行、保险公司及数字支付平台，提供覆盖面广、种类丰富的金融服务，取消不必要的纸质材料提交，仅保留身份证明、贷款用途说明等必要材料，减少农村居民申请金融服务的负担。同时开发专门的农村金融服务移动应用，实现贷款申请、审批、放款全流程线上化，申请流程不超过5步，审批时间不超过3个工作日。

5) 加大政策支持，推动金融科技创新

政府应出台有针对性的政策，对在农村地区开展数字普惠金融业务的金融机构，减免企业所得税10%，连续减免3年，鼓励其加大投入。同时，设立专项财政补贴基金，对农村金融服务创新项目给予最高50万元的补贴，支持其研发和推广。在政策层面的支持下，数字普惠金融能够更好地适应农村居民的需求，提升其金融服务获取的便利性和覆盖面。